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スマートシティのためのデジタルツインDigital Twins for Smart Cities 都市は例外的にデータが豊富な環境ですが、このデータを使ってアクションを起こすための共通の障壁は、データを処理し、可視化する能力です。デジタルツインは、現実の物体やシステムを一対一で再現したもので... もっと見る
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サマリー
都市は例外的にデータが豊富な環境ですが、このデータを使ってアクションを起こすための共通の障壁は、データを処理し、可視化する能力です。デジタルツインは、現実の物体やシステムを一対一で再現したもので、都市のデータを都市の居住性を向上させるソリューションに変換するのに役立ちます。エンジニアリングや製造業の世界では一般的ですが、都市のデジタルツインは、あらゆる道路、建物、樹木、消火栓をフォトリアリスティックなデジタルモデルにレンダリングし、実データと履歴データの両方を管理することができます。
都市は、デジタルツインを使用して、変化が都市環境に与える影響や、資産の性能をリアルタイムで予測することができます。多くのデジタルツインプラットフォームは、物理モデルや照明モデルとともに構築されており、海面上昇が暴風雨の際に都市にどのような影響を与えるか、気流が高速道路開発計画から出る粒子状物質をどのように拡散させるかなど、シナリオのモデル化を可能にする。デジタルツインは、GISやビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）システムの一種と考えられており、都市景観の改善を設計・実現するためにデータを活用するための基盤を都市に提供するものです。
本ガイドハウスインサイトのレポートでは、スマートシティの文脈で使用されるデジタルツインの世界市場を分析しています。市場予測では、これらのソフトウェアの展開に関する新興動向、推進要因、障壁などの市場課題を分析しています。世界市場予測は、デジタルツインの種類別の内訳を含む世界5地域について、2031年までの期間を記載しています。
主な質問
本レポートの対象者
目次
1. エグゼクティブサマリー
1.1 都市計画・運営のためのデジタルツイン
1.2 市場動向と課題
1.3 市場予測
2. 市場の課題
2.1 自治体のデジタルツイン
2.2 レポートの範囲と定義
2.3 自治体デジタルツインの一般的な形態
2.3.1 建物
2.3.2 資産
2.3.3 完全な都市環境
2.4 一般的な自治体のユースケース
2.4.1 都市計画
2.4.2 気候変動と緊急事態への備え
2.4.3 交通機関管理
2.4.4 汚染の追跡
2.4.5 透明性の高い政府
2.5 マーケットドライバ
2.5.1 費用対効果の高いソリューション
2.5.2 安価なデータの取得
2.5.3 気候変動と持続可能性
2.6 市場の障壁
2.6.1 自治体の知識不足
2.6.2 デジタル化されたデータの不足
2.6.3 データサイズと取り扱いの難しさ
3. 主な業界関係者
3.1 ABB
3.2 オートデスク
3.3 AVEVA
3.4 ベントレーシステムズ
3.5 ビルドメディア
3.6 シティゼニス
3.7 ダッソー・システムズ
3.8 E8IGHT
3.9 インサイトシグナルズ
3.10 IES
3.11 ロックウェル・オートメーション
3.12 シーメンス
3.13 シラデル
4. 市場予測
4.1 対象範囲
4.2 方法論
4.3 世界の売上高
4.4 ツインタイプ別売上高
4.4.1 建物
4.4.2 資産に特化したもの
4.4.3 フルシティ環境
4.5 地域別売上高
4.5.1 北米
4.5.2 欧州
4.5.3 アジア太平洋地域
4.5.4 ラテンアメリカ
4.5.5 中東・アフリカ
5. 結論と提言
6. 頭字語・略語一覧
7. 目次
8. 図表の表
9. 調査範囲、出典と方法論、注釈
図表一覧
表一覧
Summary
このレポートでは、スマートシティという面において使用されるデジタルツインの世界市場を分析しています。市場予測では、これらのソフトウェアの展開に関する新興動向、推進要因、障壁などの市場課題を分析しています。
Report Description
Cities are exceptionally data-rich environments, but a common barrier to taking action with this data is the ability to process and visualize it. Digital twins, which are one-to-one digital recreations of real-world objects or systems, can help translate city data into solutions that improve urban livability. Common in the engineering and manufacturing worlds, city digital twins can render every street, building, tree, and fire hydrant into a photo-realistic digital model that can manage both live and historical data.
Cities can use digital twins to project how change will affect the urban environment and how assets are performing in real time. Many digital twin platforms are built with physics and lighting models that allow them to model scenarios such as how sea level rise will affect a city during a storm or how prevailing air currents will distribute particulate matter from a proposed highway development. Sometimes seen as an iteration of GIS and building information modeling (BIM) systems, digital twins offer cities a foundation for using data to design and enact improvements to the urban landscape.
This Guidehouse Insights report analyzes the global market for digital twins used in the smart city context. The market forecast provides an analysis of market issues, including emerging trends, drivers, and barriers, for the deployment of these software. Global market forecasts are included for five world regions, including breakouts by digital twin type, and extend through 2031.
KEY QUESTIONS ADDRESSED
WHO NEEDS THIS REPORT
Table of Contents
1. Executive Summary
1.1 Digital Twins for City Planning and Operations
1.2 Market Trends and Issues
1.3 Market Forecasts
2. Market Issues
2.1 Municipal Digital Twins
2.2 Report Scope and Definitions
2.3 Common Forms of Municipal Digital Twins
2.3.1 Buildings
2.3.2 Assets
2.3.3 Full City Environments
2.4 Common Municipal Use Cases
2.4.1 Urban Planning
2.4.2 Climate Change and Emergency Preparedness
2.4.3 Transportation Management
2.4.4 Pollution Tracking
2.4.5 Transparent Government
2.5 Market Drivers
2.5.1 Cost-Efficient Solutions
2.5.2 Inexpensive Data Capture
2.5.3 Climate Change and Sustainability
2.6 Market Barriers
2.6.1 Lack of Municipal Knowledge
2.6.2 Lack of Digitized Data
2.6.3 Data Size and Handling Challenges
3. Key Industry Players
3.1 ABB
3.2 Autodesk
3.3 AVEVA
3.4 Bentley Systems
3.5 Buildmedia
3.6 Cityzenith
3.7 Dassault Systemes
3.8 E8IGHT
3.9 Insight Signals
3.10 IES
3.11 Rockwell Automation
3.12 Siemens
3.13 Siradel
4. Market Forecasts
4.1 Scope
4.2 Methodology
4.3 Global Revenue
4.4 Revenue by Twin Type
4.4.1 Building
4.4.2 Asset-Specific
4.4.3 Full City Environment
4.5 Revenue by Geographic Region
4.5.1 North America
4.5.2 Europe
4.5.3 Asia Pacific
4.5.4 Latin America
4.5.5 Middle East & Africa
5. Conclusions and Recommendations
6. Acronym and Abbreviation List
7. Table of Contents
8. Table of Charts and Figures
9. Scope of Study, Sources and Methodology, Notes
LIST OF CHARTS AND FIGURES
LIST OF TABLES
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